申请/专利权人：东南大学

申请日：2023-02-17

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN116168354A

主分类号：G06V20/54

分类号：G06V20/54;G08G1/01;G08G1/16;G06V10/34;G06V10/75

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.13#实质审查的生效;2023.05.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于启发式规则的车辆换道轨迹识别方法，包括步骤为：对原始轨迹数据按全局时间排序，判断原始数据集是否将不同时间段的观测数据分开记录；按照不同的记录时间段对原始数据集进行分类保存；对数据集中的轨迹坐标信息进行平滑处理；运用启发式轨迹识别换到轨迹，并得到换道动作起始点和终止点；进行最终的换道模型五车的数据匹配，完成高阶数据的计算。本发明根据常见车辆轨迹数据集的数据特征，对车辆换道轨迹识别提取的各方面细节和规则进行了详述，进而为后续基于换道行为细节的模型算法提供数据支撑，为换道模型的创新发展奠定基础。

主权项：1.一种基于启发式规则的车辆换道轨迹识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、数据分段记录判断：对原始轨迹数据以全局时间作为关键词进行排序，判断原始轨迹数据是否将不同时间段观测的数据分开记录；当原始轨迹数据中同一全局时间具有唯一一个拍摄帧序号时，则判断原始轨迹数据是将不同时间段观测的数据分开记录，直接进入步骤3；否则，判断原始轨迹数据未将不同时间段观测的数据分开记录，进入步骤2；步骤2、数据分段记录：当全局时间对应a个拍摄帧序号时，将原始轨迹数据划分为a个时间段的观测数据分开记录，使得同一全局时间具有唯一一个拍摄帧序号；步骤3、数据平滑：先对分开记录的每个时间段观测数据，以车辆编号n作为主要关键词，拍摄帧的序号i作为次要关键词进行排序；接着，对排序后的每个时间段观测数据的位置数据进行平滑处理，得到车辆编号n在每个时间段的平滑观测数据；步骤4、换道轨迹识别：对步骤3的每个车辆编号n的平滑观测数据，均基于启发式规则进行换道轨迹识别，具体包括如下步骤：步骤4-1、换道轨迹判断：通过一组平滑观测数据中的车道编号列的数值变化初步判断当前轨迹是否为换道轨迹；当一组平滑观测数据中车道编号变化的次数超过一次则视作换道一次，过滤出没有换道以及换道次数超过2的轨迹，得到换道一次的换道轨迹数据；步骤4-2、确定变道中点：针对步骤4-1得到的换道轨迹数据，根据对应数据集采集路段的车道线位置分布，确定变道中点；将编号为n的车辆越过换道中点前的轨迹帧序号集合称为编号为n的车辆越过换道中点后的轨迹帧序号集合称为步骤4-3、保持换道轨迹完整：过滤出换道前或换道后轨迹数据持续时间少于设定时间保持阈值的车辆轨迹，确保得到的换道轨迹的完整性；步骤4-4、确定换道起始点和终止点，具体为：A、起始点：起始点iq位于数据集中，起始点为车辆车身即将与车道线接触的最后轨迹帧序号i*或车辆车身与车道线夹角小于设定夹角阈值α的最后轨迹帧序号i′；B、终止点：终止点iz位于数据集中，终止点为车辆车身接近车道线的最小轨迹帧序号i**或车辆车身与车道线夹角小于设定夹角阈值α的最小轨迹帧序号i″。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 一种基于启发式规则的车辆换道轨迹识别方法

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